【数据结构实验】排序(一)冒泡排序改进算法 Bubble及其性能分析

文章目录

  • 1. 引言
  • 2. 冒泡排序算法原理
    • 2.1 传统冒泡排序
    • 2.2 改进的冒泡排序
  • 3. 实验内容
    • 3.1 实验题目
      • (一)输入要求
      • (二)输出要求
    • 3.2 算法实现
  • 4. 实验结果
  • 5. 实验结论

1. 引言

  排序算法是计算机科学中一个重要而基础的研究领域,不同的排序算法在不同场景下有着不同的优劣势。冒泡排序是最简单直观的排序算法之一,其核心思想是通过反复交换相邻元素,将未按次序排列的元素移到正确位置。本文将着重介绍改进的冒泡排序算法,探讨其原理、实现细节以及在不同情境下的性能表现。

2. 冒泡排序算法原理

2.1 传统冒泡排序

  冒泡排序的基本思想是通过反复比较相邻的两个元素,并将较大的元素交换到右侧,逐步将最大的元素移到最右端。这个过程类似于气泡上浮,因此得名冒泡排序,其ADL语言表示如下:
在这里插入图片描述

2.2 改进的冒泡排序

  改进的冒泡排序在传统冒泡排序的基础上,通过记录每一趟排序中最后一次交换的位置,减少了比较的次数。这一改进可以提高算法的效率,特别是在序列基本有序的情况下,其ADL语言表示如下:在这里插入图片描述

3. 实验内容

3.1 实验题目

实现冒泡排序改进算法 Bubble.

(一)输入要求

第一组输入数据:
{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20}
第二组输入数据:
{20,19,18,17,16,15,14,13,12,11,10,9,8,7,6,5,4,3,2,1}
第三组输入数据:
{1,2,3,4,5,8,7,6,9,10,11,18,13,14,15,16,17,12,19,20}
第四组输入数据:
{1,3,2,5,4,7,6,9,8,11,10,13,12,15,14,17,16,19,18,20}

(二)输出要求

对每组输入数据,输出以下信息(要求必须要有关于输出数据的明确的提示信息)

  1. 输出冒泡的总趟数;
  2. 输出每趟冒泡的记录区间;
  3. 输出每趟冒泡关键词的比较次数和记录移动次数;
  4. 输出整个排序过程总的关键词比较次数和总的记录移动次数

3.2 算法实现

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>void Bubble(int R[20],int n){int bound,i,j,t,e,Compare=0,Move=0,times=0;bound=n;while(bound){int compare=0,move=0;t=0;for(j=0;j<bound-1;j++){if(R[j]>R[j+1]){compare++;e=R[j];R[j]=R[j+1];R[j+1]=e;t=j;}move++;}times++;printf("该趟冒泡的记录区间为:0—%d",bound);printf("\n关键词比较次数是%d,记录移动次数是%d\n",compare,move);bound=t;Compare+=compare;Move+=move;}printf("冒泡的总趟数:%d\n",times);printf("关键词的总比较次数是%d,总的记录移动次数是%d\n",Compare,Move);
}
int main(){int i;//int R[20]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20};//int R[20]={20,19,18,17,16,15,14,13,12,11,10,9,8,7,6,5,4,3,2,1};int R[20]={1,2,3,4,5,8,7,6,9,10,11,18,13,14,15,16,17,12,19,20};//int R[20]={1,3,2,5,4,7,6,9,8,11,10,13,12,15,14,17,16,19,18,20};Bubble(R,20);for(i=0;i<20;i++)printf("%d ",R[i]);return 0;
}

4. 实验结果

在这里插入图片描述在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

5. 实验结论

  改进的冒泡排序算法通过记录最后一次交换的位置来减少比较次数,提高了算法在某些情境下的性能。然而,需要注意的是,冒泡排序仍然是一种简单的排序算法,其平均时间复杂度为 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2),对于大规模数据集可能不如快速排序等高级排序算法效率高。

  在实际应用中,选择排序算法应该根据具体情况来决定。改进的冒泡排序适用于某些特殊情境,但对于大规模数据集,更高效的排序算法可能更为合适。在实际场景中,综合考虑算法的时间复杂度、空间复杂度以及数据分布等因素,选择合适的排序算法是至关重要的。

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